Curriculum Zertifikatslehrgang
"Geprüfte KI-Projektmanagerin" 

Themenbereiche: 

• Ausbildung zum „Geprüften KI-Projektmanager“, zur „Geprüften KI-Projektmanagerin“ - in KI-Projektmanagement. 
• Einführung in die Grundprinzipien der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren unternehmerische Anwendungsmöglichkeiten. 

Einleitung 

In diesem Lehrgang steht die zukünftige Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI), Maschinellem Lernen und Autonomen Systemen in der Unternehmensentwicklung im Fokus. Er beleuchtet die grundlegenden Konzepte und Methoden der KI, darunter das KI-basierte Dialogsystem ChatGPT, und deren praktische Anwendungsmöglichkeiten. Ziel ist es, grundlegende Kenntnisse zu vermitteln, Kooperationsmöglichkeiten mit Forschungseinrichtungen und Unternehmen zu erkunden sowie erfolgreiche Anwendungsbeispiele zu präsentieren. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Funktionsweise und den Chancen von ChatGPT für Unternehmen. 

Dieser praxisorientierte Zertifikatslehrgang „Geprüfter KI-Projektmanager“, „Geprüfte KI-Projektmanagerin“ bietet eine branchenspezifische Ausbildung im Bereich der KI und schließt mit einem Zertifikat ab. Der Kurs wird von erfahrenen Experten im KI-Management durchgeführt. 

Die Schulung nutzt eine digitale Lernplattform, die neben Live-Kernmodulen auch Lernvideos und Materialien bereitstellt. Teilnehmer können individuelle Schwerpunkte setzen und diese in den Live-Sitzungen mit den Dozenten vertiefen. Durch praktische Übungen und Gruppenarbeiten wird der Wissenstransfer gefördert. Nach erfolgreichem Abschluss der Prüfung erhalten die Teilnehmer das Lehrgangszertifikat „Geprüfter KI-Projektmanager“, „Geprüfte KI-Projektmanagerin“ - in KI-Projektmanagement. 

Kursanbieter 

Zertifiziertes „Privatwirtschaftliches Institut für Weiterbildung in den Bereichen Wirtschaft, Recht, Gesundheitswesen, Distance Learning, Zertifikats- und Diplomkurse, Zertifikats- und Diplom-Lehrgänge“, am Standort Herzogstraße 13, 3500 Krems. Tel: 0043 2732 79575, Firmenbuchnummer FN 508675 b. Zertifiziert nach den Managementsystemen ISO 9001:2015 und ISO 21001:2018. 

Bezeichnung 

Modularer Zertifikatslehrgang: „Geprüfter KI-Projektmanager“, „Geprüfte KI-Projektmanagerin“ - in KI-Projektmanagement via Webinar und/oder Präsenzunterricht. 

Ziele des Kurses 

• Erlangen von Kenntnissen über die Grundlagen und Anwendungen der KI, einschließlich Wissensbasierter Systeme und Maschinellem Lernen. 
• Auseinandersetzung mit aktuellen Erkenntnissen und Trends in der KI-basierten, hybriden Wertschöpfung aus verschiedenen Branchen. 
• Befähigung zur Analyse, Erstellung und Verwaltung von KI-Konzepten im eigenen Unternehmen. 
• eflexion über Chancen, Potenziale, Risiken und Grenzen der KI für die digitale Transformation des Unternehmens. 
• Erweiterung der fachspezifischen Kenntnisse in sämtlichen Bereichen der KI 
• Austausch mit Fachleuten aus Wissenschaft, Wirtschaft und dem Start-up-Sektor, die über Erfahrungen im Bereich KI verfügen. 
• Qualifikation für anspruchsvollere Aufgaben durch das Zertifikat. 

Inhalte des Kurses 

Der berufsbegleitende Zertifikatslehrgang Ausbildung zum „geprüften KI-Projektmanager“, zur „geprüften KI-Projektmanagerin“ besteht aus sechs Modulen, die ein tiefes Verständnis für KI und hybride Wertschöpfung vermitteln. Die Teilnehmer lernen anhand von Beispielen aus Forschung, Entwicklung und der Unternehmenspraxis und erproben KI-Dienste im Internet. Sie werden dazu angeleitet, KI-basierte Anwendungsfälle für ihr eigenes Unternehmen zu entwickeln und kritisch zu bewerten. 

Zielgruppen 

Der Zertifikatslehrgang Ausbildung zum/zur „geprüften KI-Projektmanager/in“ richtet sich an Entscheidungsträger in Unternehmen. Konzerne, KMU und Startups werden in gleicher Weise adressiert. Diese Ausbildung im Bereich KI eignet sich für Verantwortliche in den Bereichen strategische Unternehmensentwicklung, Geschäftsentwicklung, Digitalisierung sowie operativ tätige Projektmanager respektive Teamleiter oder die im Zuge von Aus- und Weiterbildung ihre Kenntnisse vertiefen möchten. 

Lernbedarf 

Die Webinare sowie Präsenzseminare werden ausschließlich als Ganztagsseminare, das sind 8 Stunden zu je 50 Minuten, angeboten. Die Fortbildung ist auf zwei Wochenendmodule verteilt, wobei jedes Modul drei Tage umfasst und täglich acht Stunden dauert. Die verbleibenden Stunden des Kurses sind flexibel gestaltbar und sollen für die Erstellung der Projektarbeit, die Vorbereitung auf die Prüfung sowie für die Betreuung und Unterstützung durch die Kursleitung genutzt werden. 

Planung 

Prof. Univ.-Doz. Dipl.-HTL-Ing Ing. chem. PhDr. Dr. phil. Dr. med. Hans Schön MSc MA MLS LL.M. LL.D. DBA Dr.P.H. EUR ING

Durchführung 

Durch externe Dozenten (siehe Dokument „Liste-Dozenten-Autoren“). 

Leistungsumfang 

• Bereitstellung der entsprechenden benötigten Ressourcen 
• Zurverfügungstellung sämtlicher Lehrgangsunterlagen 
• Durchführung der Lehrveranstaltungen 
• Abschlussprüfung, Wiederholungsprüfung 
• Ausstellung Teilnahmebestätigungen durch BioIng GmbH 
• Ausstellung der Zeugnisse, Zertifikate durch BioIng GmbH oder akkreditierte Stellen 

Eignung des/der Durchführenden 

Da überwiegend fachspezifisches Wissen vermittelt wird, das auch gesetzliche Aspekte beinhaltet, werden die Kurse von qualifizierten Fachexperten oder erfahrenen Dozenten im Bereich der Erwachsenenbildung durchgeführt, die in den erforderlichen Wissensgebieten umfangreiche Kenntnisse besitzen (siehe Dokument „Arbeitsanweisung-Beschaffung-Dozent“). 

Zugangsvoraussetzung 

Bei diesem Lehrgang handelt es sich um ein Grundlagenseminar. Informatik- oder KI-Kenntnisse werden dazu nicht vorausgesetzt. Dieser Lehrgang bietet pragmatische, nicht technische Ansätze zur Anwendung von KI. 

Besondere Anforderungen an die Teilnehmer: Vollendung des 18. Lebensjahres 

Lehrgangsprache: Deutsch 

Lehrgangskosten: 2.800 Euro 

Thematische Schwerpunkte 

Modul 1: Modul 1 befasst sich mit dem umfassenden Thema der Künstlichen Intelligenz (KI). Es bietet einen tiefgreifenden Einblick in die Natur und Entwicklung der KI, illustriert durch prägnante Beispiele. Weiterhin wird die Rolle der KI als transformative Technologie in der Gesellschaft, die damit verbundenen ethischen Aspekte sowie die relevanten rechtlichen Rahmenbedingungen beleuchtet. Dieses Modul zielt darauf ab, ein grundlegendes Verständnis dafür zu schaffen, was Künstliche Intelligenz ist, wie sie unsere Welt prägt und welche rechtlichen Herausforderungen und Vorschriften bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien zu berücksichtigen sind. 

In der heutigen Zeit ist der Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Arbeit, Wirtschaft und Gesellschaft nicht mehr zu übersehen. KI-Technologien verändern die Art und Weise, wie wir arbeiten, wirtschaften und miteinander interagieren. Doch was bedeutet KI eigentlich für den Einzelnen? Um diese Frage zu beantworten, müssen wir zunächst verstehen, was KI ist. 

Die Definition von KI bezieht sich auf Systeme oder Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung. Diese Fähigkeit, "intelligent" zu handeln, wirft die faszinierende Frage auf: Können Maschinen denken? Die Geschichte der KI ist ein spannender Weg, der von den frühen Tagen der Informatik bis hin zu den heutigen fortschrittlichen Algorithmen und neuronalen Netzwerken reicht. 

In diesem Kontext ist es interessant, die Position Deutschlands im globalen Rennen um die KI-Vorherrschaft zu betrachten. Deutschland, als eine führende Wirtschaftsmacht, spielt eine wichtige Rolle in der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien. Der globale Vergleich zeigt, wie Nationen in einem zunehmend von KI dominierten Zeitalter um technologische Überlegenheit wetteifern. 

Die Einordnung der KI-Berichterstattung in den Medien und Fachpublikationen ist ebenfalls entscheidend, um ein ausgewogenes Verständnis der KI und ihrer Auswirkungen zu gewinnen. Medien spielen eine Schlüsselrolle dabei, wie KI wahrgenommen und verstanden wird, und beeinflussen somit die öffentliche Meinung und politische Entscheidungen. 

Schließlich ist es wichtig, die aktuellen KI-Trends zu betrachten und einen vorsichtigen Ausblick in die Zukunft zu wagen. Während KI das Potenzial hat, viele Aspekte unseres Lebens zu verbessern, gibt es auch Herausforderungen und Bedenken, insbesondere im Hinblick auf Ethik, Datenschutz und Arbeitsplatzsicherheit. Ein umsichtiger Umgang mit KI ist daher entscheidend, um ihre Vorteile zu maximieren und gleichzeitig potenzielle Risiken zu minimieren. 

Modul 2: Im zweiten Modul liegt der Fokus auf der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext. Es werden die Grundlagen und notwendigen Voraussetzungen für den effektiven Einsatz von KI in der Geschäftswelt erörtert. Teilnehmer erhalten Einblicke in die Funktionsweise von KI, einschließlich verschiedener Methoden und praktischer Anwendungen. Das Modul deckt zentrale Themen wie Data Mining, Maschinelles Lernen und die Funktionsweise Neuronaler Netze ab und stellt relevante Werkzeuge und Hands-on-Techniken vor, die für die Implementierung von KI-Lösungen in Unternehmen erforderlich sind. 

Um die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) zu verstehen, ist es wichtig, sich mit den grundlegenden Schlagwörtern und Konzepten vertraut zu machen. Ein zentraler Aspekt dabei ist das Maschinelle Lernen (ML), eine Methode, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern. Dies unterscheidet sich grundlegend von der klassischen Softwareentwicklung, bei der die Logik und Entscheidungsfindung vollständig von menschlichen Programmierern vorgegeben wird. Im Gegensatz dazu entwickelt ML-Software ihre Fähigkeiten durch das Verarbeiten von Daten und das Erkennen von Mustern. 

Ein Schlüsselkonzept im Maschinellen Lernen ist das überwachte Lernen. Hierbei wird der Algorithmus mit Daten trainiert, die bereits markiert oder klassifiziert sind, sodass er lernt, Vorhersagen oder Klassifikationen auf Basis dieser Daten zu treffen. Dies steht im Gegensatz zu unüberwachtem Lernen, bei dem der Algorithmus mit unmarkierten Daten arbeitet und selbstständig Strukturen oder Muster erkennen muss. Halbüberwachtes Lernen kombiniert Elemente beider Ansätze, während verstärkendes Lernen sich darauf konzentriert, Algorithmen durch Belohnungen für korrekte Entscheidungen zu trainieren. 

Ein weiterer wichtiger Bereich der KI ist das Verständnis der Funktionsweise von Neuronalen Netzen. Diese sind von der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus Knotenpunkten (Neuronen), die in Schichten angeordnet sind. Durch das Training lernen diese Netzwerke, komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, was sie für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung besonders geeignet macht. 

Schließlich ist der aktuelle Stand der KI-Forschung ein dynamisches und sich schnell entwickelndes Feld. Forscher arbeiten kontinuierlich daran, die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist, zu erweitern, sei es durch die Entwicklung fortschrittlicherer Algorithmen, das Verstehen der Grenzen bestehender Technologien oder das Erkunden neuer Anwendungsbereiche. 

Insgesamt bietet das Feld der Künstlichen Intelligenz eine faszinierende Mischung aus theoretischer Forschung und praktischer Anwendung, wobei das Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte und Technologien entscheidend ist, um die Potenziale und Herausforderungen dieser revolutionären Technologie zu verstehen und zu nutzen. 

Was ist Data Mining? Was bedeutet Information Retrieval? Was ist Maschinelles Lernen und was Deep Learning? Was sind die grundlegenden Prozesse im Bereich Data Mining? Wie kann man aus großen Datenmengen Informationen gewinnen? In Modul 2 lernen die angehenden KI-Manager die grundsätzliche Begriffslandschaft rund um das Themengebiet Data Mining kennen sowie die Arbeitsweise von Maschinellen Lernverfahren vermittelt. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer werden die Voraussetzungen und Einsatzmöglichkeiten verschiedener symbolischer und subsymbolischer Lernverfahren kennenlernen. Weiteres Thema ist die Gewinnung von Informationen aus großen unstrukturierten Textmengen. Angereichert wird das Modul durch Beispiele aus der Praxis sowie Hands-on-Übungen auf existierenden Data Mining Plattformen. 

Die Teilnehmenden werden auch die Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz dieser Technologien kennenlernen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Gewinnung von Informationen aus großen, unstrukturierten Textmengen. Das Modul wird durch praktische Beispiele und Hands-on-Übungen auf existierenden Data Mining Plattformen angereichert, um ein tieferes Verständnis der Materie zu fördern. 

Insgesamt bietet das Feld der Künstlichen Intelligenz, einschließlich Data Mining und Maschinellem Lernen, eine faszinierende Mischung aus theoretischer Forschung und praktischer Anwendung. Das Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte und Technologien ist entscheidend, um die Potenziale und Herausforderungen dieser revolutionären Technologie zu verstehen und zu nutzen. 

Modul 3: Das dritte Modul widmet sich der (hybriden) Wertschöpfung, die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen ermöglicht wird. Es beleuchtet die vielfältigen Chancen, die KI für die Geschäftswelt bietet, sowie die damit verbundenen Herausforderungen. Teilnehmer werden in die verschiedenen Methoden eingeführt, die notwendig sind, um das Innovationspotenzial von KI voll auszuschöpfen. Dieses Modul zielt darauf ab, ein tiefes Verständnis für die strategische Integration von KI in Geschäftsprozesse zu entwickeln und zu erkennen, wie KI zur Schaffung neuer Werte beitragen kann. 

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erstreckt sich über eine Vielzahl von Bereichen und bietet vielfältige Möglichkeiten zur Optimierung und Innovation. Durch verschiedene Fallstudien lässt sich aufzeigen, wie KI in der Praxis angewendet wird und welchen Mehrwert sie für Unternehmen bringt. 

Im Bereich Vertrieb und Marketing kann KI beispielsweise dazu verwendet werden, Kundenverhalten zu analysieren und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Durch die Auswertung großer Datenmengen können Vertriebsteams effektiver auf die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden eingehen und somit den Umsatz steigern. 

Im Einkauf und in der Logistik ermöglicht KI eine effizientere Lieferkettensteuerung. Durch die Vorhersage von Markttrends und die Optimierung von Lagerbeständen können Unternehmen Kosten reduzieren und gleichzeitig die Lieferbereitschaft verbessern. 

Im Finanz- und Rechnungswesen kann KI zur Automatisierung von Routineaufgaben wie der Datenverarbeitung und Analyse eingesetzt werden. Dies führt zu einer effizienteren Bearbeitung von Transaktionen und einer verbesserten finanziellen Entscheidungsfindung. 

Im Personalwesen unterstützt KI bei der Rekrutierung und Auswahl von Mitarbeitern, indem sie hilft, die besten Kandidaten aus einem großen Pool von Bewerbern zu identifizieren. Zudem kann sie zur Analyse und Verbesserung von Mitarbeiterengagement und -leistung eingesetzt werden. 

In der Forschung und Entwicklung ist KI ein unverzichtbares Werkzeug geworden. Sie beschleunigt den Innovationsprozess, indem sie hilft, neue Produkte und Dienstleistungen schneller zu entwickeln und Markteinführungszeiten zu verkürzen. 

Schließlich spielt KI in der Produktion und Qualitätssicherung eine entscheidende Rolle. Durch die Überwachung und Analyse von Produktionsprozessen können Unternehmen die Effizienz steigern, Ausfallzeiten reduzieren und die Produktqualität sicherstellen. 

Insgesamt zeigt sich, dass KI in nahezu jedem Unternehmensbereich eingesetzt werden kann, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und Innovationen voranzutreiben. Die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI bieten Unternehmen die Chance, in einem immer stärker digitalisierten und wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich zu sein. 

Modul 4: Im vierten Modul steht die Entwicklung einer KI-Strategie im Mittelpunkt, die darauf abzielt, Wettbewerbsvorteile für Unternehmen zu schaffen. Dieses Modul vermittelt, wie eine durchdachte und effektive KI-Strategie konzipiert und umgesetzt werden kann, um die Leistungsfähigkeit und Marktposition eines Unternehmens zu stärken. Es werden Ansätze und Best Practices diskutiert, die Unternehmen dabei unterstützen, KI als strategisches Werkzeug für langfristigen Erfolg und Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen. 

Das Lernen von führenden Technologieunternehmen wie Google zeigt, wie wichtig eine gut durchdachte KI-Strategie für den Erfolg in der digitalen Ära ist. Eine KI-Strategie definiert, wie ein Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen möchte, um seine Geschäftsziele zu erreichen. Sie umfasst verschiedene Stufen der Adaption von KI, die in einem Reifegradmodell dargestellt werden können. Dieses Modell hilft Unternehmen zu verstehen, wo sie aktuell stehen und welche Schritte sie unternehmen müssen, um ihre KI-Kompetenzen weiterzuentwickeln. 

Die Entwicklung einer KI-Strategie beginnt mit der Formulierung einer klaren KI-Vision. Diese Vision sollte darlegen, wie KI das Unternehmen transformieren und einen Wettbewerbsvorteil schaffen kann. Sie muss sowohl ambitioniert als auch realistisch sein und sich nahtlos in die Gesamtstrategie des Unternehmens einfügen. 

Zu den elementaren Bestandteilen einer KI-Strategie gehören die Festlegung spezifischer Ziele, die Auswahl der Technologien und Plattformen, die Definition von Prozessen und die Bestimmung der erforderlichen Ressourcen. Es ist entscheidend, dass diese Elemente aufeinander abgestimmt sind und die Unternehmensziele unterstützen. 

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Schaffung der organisatorischen und personellen Voraussetzungen. Dies beinhaltet die Bildung eines kompetenten Teams aus KI-Experten, Datenwissenschaftlern und Fachleuten, die sowohl technisches Know-how als auch Branchenkenntnisse besitzen. Ebenso wichtig ist die Integration von KI in die Unternehmenskultur und die Förderung eines Verständnisses für KI über alle Ebenen des Unternehmens hinweg. 

Allerdings stehen Unternehmen bei der strategischen Ausrichtung ihrer KI-Initiativen vor verschiedenen Herausforderungen. Dazu gehören technische Hürden, wie die Integration von KI in bestehende IT-Systeme, sowie organisatorische Herausforderungen, wie der Widerstand gegen Veränderungen oder der Mangel an qualifizierten Fachkräften. 

Insgesamt ist die Entwicklung einer KI-Strategie ein komplexer Prozess, der eine sorgfältige Planung und kontinuierliche Anpassung erfordert. Unternehmen, die eine klare Vision und einen strategischen Ansatz verfolgen, sind jedoch gut positioniert, um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen und in der Zukunft erfolgreich zu sein. 

Modul 5: Das fünfte Modul konzentriert sich darauf, wie man geeignete KI-Anwendungen für spezifische Unternehmensbedürfnisse identifiziert und deren Potenzial bewertet. In diesem Teil des Kurses lernen die Teilnehmer, wie sie vielversprechende KI-Lösungen erkennen, deren Eignung für ihre spezifischen Geschäftsprozesse analysieren und die möglichen Auswirkungen auf ihre Geschäftstätigkeit einschätzen können. 

Der Prozess des Findens und Bewertens von KI-Anwendungen ist ein entscheidender Schritt für Unternehmen, die ihre Vision in konkrete Anwendungen umsetzen möchten. Dieser Prozess beginnt mit der Identifizierung von Ansatzpunkten für die Ideation, also der Entwicklung von Ideen für potenzielle KI-Anwendungen. Zu diesen Ansatzpunkten gehören Daten, die Kundeninteraktion entlang der Customer Journey und bestehende Geschäftsprozesse. Durch die Analyse dieser Bereiche können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen KI einen signifikanten Mehrwert bieten kann. 

Sobald potenzielle Anwendungen identifiziert sind, ist der nächste Schritt, diese zu beschreiben und zu analysieren. Dies beinhaltet eine detaillierte Betrachtung der technischen Machbarkeit, des potenziellen Nutzens und der erforderlichen Ressourcen. Eine gründliche Analyse hilft dabei, die Stärken, Schwächen und möglichen Risiken jeder Anwendung zu verstehen. 

Um die Vielzahl der identifizierten KI-Anwendungen systematisch zu bewerten, kann eine Prioritätsmatrix verwendet werden. Diese Matrix hilft, die Anwendungen nach verschiedenen Kriterien wie strategischer Bedeutung, Umsetzbarkeit und erwartetem Nutzen zu ordnen. Dadurch können Unternehmen entscheiden, welche Projekte priorisiert und zuerst umgesetzt werden sollten. 

Schließlich ist die Entwicklung einer Umsetzungs-Roadmap ein kritischer Schritt. Diese Roadmap skizziert die Schritte, die notwendig sind, um die ausgewählten KI-Anwendungen erfolgreich zu implementieren. Sie beinhaltet Zeitpläne, Meilensteine, benötigte Ressourcen und Verantwortlichkeiten. Eine gut durchdachte Roadmap ist entscheidend, um die Umsetzung effizient zu gestalten und sicherzustellen, dass die KI-Anwendungen die gewünschten Ergebnisse liefern. 

Insgesamt ist der Prozess des Findens und Bewertens von KI-Anwendungen ein systematischer Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Initiativen strategisch zu planen und umzusetzen. Durch die sorgfältige Analyse und Priorisierung können Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtigen Projekte auswählen und ihre Ressourcen effektiv einsetzen, um den maximalen Nutzen aus ihren KI-Investitionen zu ziehen. 

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Branchen: Die Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz (KI) erstrecken sich über zahlreiche Branchen und bieten vielfältige Lösungen – von Chatbots im Kundendienst über die Optimierung von Logistikrouten bis hin zum Einsatz von Robotik in der Gesundheits- und Pflegebranche. In diesem Modul werden diverse Einsatzmöglichkeiten der KI beleuchtet und detailliert untersucht. Es wird erörtert, welche spezifischen Technologien oder Methoden in den jeweiligen Anwendungen genutzt werden und welchen Mehrwert die KI in diesen Szenarien bietet. Zudem wird diskutiert, welche Ressourcen und Rahmenbedingungen für die erfolgreiche Implementierung erforderlich sind. Durch die Analyse dieser realen Beispiele wird der direkte Bezug zur Praxis hergestellt, wodurch Teilnehmende inspirierende Einblicke erhalten, wie KI in ihrem eigenen Unternehmenskontext angewendet werden könnte. 

Modul 6: Im sechsten Modul liegt der Schwerpunkt auf der Implementierung und dem Management von KI-Anwendungen im eigenen Unternehmen. Dieses Modul behandelt die Entwicklung von Ideen und deren Übertragung in praktikable Konzepte für KI-Anwendungen. Die Teilnehmer lernen, wie sie ihre KI-Projekte effektiv präsentieren und kritisch reflektieren können. Zudem wird ein Diskurs über die praktische Anwendung und Integration von KI in Geschäftsprozesse gefördert, um ein tiefgreifendes Verständnis für die Herausforderungen und Chancen bei der Markteinführung von KI-Lösungen zu entwickeln. 

Die Markteinführung und der Betrieb von KI-Anwendungen stellen Unternehmen vor eine Reihe von Herausforderungen und Chancen. Ein strukturiertes Prozessmodell zur Entwicklung von KI-Anwendungen ist dabei unerlässlich. Dieses Modell sollte alle Phasen von der Konzeption bis zur Markteinführung umfassen und dabei auch wichtige Fragen zu Ethik, Sicherheit und Erklärbarkeit der KI berücksichtigen. Diese Aspekte sind entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden. 

Der Übergang vom Labor auf den Markt ist ein kritischer Schritt, bei dem sich viele Faktoren ändern. Während in der Entwicklungsphase der Fokus auf technischer Innovation und Prototypentwicklung liegt, stehen bei der Markteinführung Aspekte wie Benutzerfreundlichkeit, Integration in bestehende Systeme und Skalierbarkeit im Vordergrund. Operative Herausforderungen, wie die Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Leistung der KI-Anwendungen im realen Betrieb, müssen bewältigt werden. 

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Skalieren der KI-Anwendungen, um Wachstum zu fördern. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung der Infrastruktur sowie der organisatorischen Prozesse, um die steigende Nachfrage und die zunehmende Komplexität der Anwendungen zu bewältigen. 

Zudem ist die kontinuierliche Marktüberwachung von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen aufmerksam sein, um schnell auf Veränderungen im Markt reagieren zu können und potenzielle Schadensfälle zu identifizieren und zu adressieren. Dies beinhaltet auch die Überwachung der Leistung der KI-Anwendungen und das Sammeln von Feedback von Nutzern, um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen. 

Insgesamt erfordern die erfolgreiche Markteinführung und der Betrieb von KI-Anwendungen eine umfassende Strategie, die technische, operative und ethische Aspekte berücksichtigt. Unternehmen, die in der Lage sind, diese Herausforderungen zu meistern und ihre KI-Anwendungen effektiv zu skalieren, können signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen und nachhaltiges Wachstum fördern. 

Modul 6 konzentriert sich darauf, das im Kurs erworbene Wissen praktisch im eigenen Unternehmen anzuwenden. Das Hauptziel dieses Moduls ist es, eine innovative Idee zu entwickeln, die durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) einen echten Mehrwert und Ergebnisse für das Geschäft generiert. Die Teilnehmenden wählen ein spezifisches Szenario aus und entwickeln darauf basierend ein detailliertes KI-Konzept. Dieses Konzept wird dann in Form eines „KI Startup Pitches“ am letzten Tag des Zertifizierungsprogramms zum KI-Manager präsentiert. Zusätzlich wird eine tiefgehende Diskussion geführt, in der die Möglichkeiten und Potenziale sowie die Grenzen und Risiken der Künstlichen Intelligenz eingehend beleuchtet und kritisch hinterfragt werden. 

Teilnahmeinformationen zur Zertifikatsprüfung 

1.    Das Ausbildungsprogramm beinhaltet 68 Stunden Unterricht, wobei eine Unterrichtsstunde 50 Minuten dauert und deren Teilnahme verpflichtend ist. Mindestens 10 Stunden sind für die schriftliche Ausarbeitung der Projektarbeit vorgesehen. Für die Zulassung zur Zertifikatsprüfung ist eine Anwesenheit bei mindestens 80% der Präsenztermine erforderlich. Die Anwesenheit wird durch den jeweiligen Vortragenden geprüft und bestätigt. 

2.    Die Prüfung im Rahmen dieses Programms besteht aus einem mündlichen Teil und deckt alle behandelten Themen ab. 

3.    Zertifikatsprüfung: Teilnahmevoraussetzungen sind regelmäßige Anwesenheit und fristgerechte Einreichung des Konzepts. 

4.    Das Bestehen der Zertifikatsprüfung ist notwendig, um das Zertifikat zu erhalten. 

5.    Bei Nichtbestehen ist eine einmalige Wiederholung der Prüfung möglich. 

6.    Nach erfolgreichem Abschluss stellt die BioIng GmbH das Zertifikat aus, das die Kursinhalte und die erreichten Punkte in der mündlichen Prüfung dokumentiert. Auf Anfrage kann das Zertifikat auch auf Englisch ausgestellt werden. Zusätzlich ist die Ausstellung eines Open Badges möglich, welches digital präsentiert werden kann. 

7.    Nach bestandener Prüfung dürfen die Absolventen die Bezeichnung „geprüfter KI-Projektmanager, geprüfte KI-Projektmanagerin“ - Zertifikat der BioIng GmbH führen. 

8.    Bei Verlust des Zertifikats kann bei der BioIng GmbH eine Neuausstellung beantragt werden. 

Projektarbeit 

Die Teilnehmenden entwickeln ein KI-Konzept in Absprache mit der Lehrgangsleitung. Dieses Konzept muss schriftlich dokumentiert und fristgerecht eingereicht werden, um zur mündlichen Prüfung zugelassen zu werden. Die Einreichung des Konzepts erfolgt spätestens 7 Tage vor der mündlichen Prüfung als PDF (max. 2 MB) über die Plattform der BioIng GmbH. Die Zugangsdaten zur Plattform werden per E-Mail zugesandt. Das eingereichte Konzept wird nicht benotet, sondern dient als Vorbereitungshilfe für Teilnehmer und Prüfungskommission im Hinblick auf die Zertifikatsprüfung. 

Inhalte des Konzepts: 

•  Entwicklung einer KI-Vision samt Mission für das eigene Unternehmen 
• Ideenfindung, Bewertung und Auswahl von mindestens drei KI-Anwendungsfällen 
• Ausführliche Beschreibung der vielversprechendsten KI-Anwendung 
• Zu erstellende Dokumente: 
•  Präsentationsfolien zur Zusammenfassung der Inhalte 
• Struktur der Präsentation im „Pitch-Format“ 

Mündliche Zertifikatsprüfung 

Die Prüfung besteht aus einer Pitch-Präsentation des Projektkonzepts (maximal 15 Minuten) und einem anschließenden Fachgespräch (maximal 10 Minuten), beides durchgeführt von der Prüfungskommission. 

Bewertung der Präsentation 

Die Prüfungskommission hat Punkte für die jeweiligen Bewertungskriterien zu vergeben. Dabei gilt: 0 Punkte = schlecht, max. Punktezahl = hervorragend. 

1.    Umsetzung Projekt (max. 50 Punkte) 

·         Schlüssige Herleitung der eigenen KI-Vision                                        0 bis 10 Punkte 

·         Technische Beschreibung einer eigenen (kein Marktprodukt) 

KI-Anwendung (Wie soll es technisch arbeiten?)                                         0 bis 10 Punkte 

·         Inhaltliche Beschreibung einer eigenen (kein Marktprodukt) 

KI-Anwendung (Was soll es können?)                                                                  0 bis 10 Punkte 

·         Innovationsmöglichkeiten von KI im eigenen Unternehmen      0 bis 5 Punkte 

·         Hürden/Hindernisse bei Einführung der KI                                           0 bis 7 Punkte 

·         Überzeugende Argumentation                                                                     0 bis 5 Punkte 

·         Korrekte Verwendung der Terminologie                                                0 bis 3 Punkte 

2.    Aufbau und inhaltliche Gliederung der Präsentation (max. 15 Punkte) 

·         Struktur und Aufbau als Pitch                                                                      0 bis 5 Punkte 

·         Roter Faden und klare Überleitungen                                                     0 bis 5 Punkte 

·         Ausgewogene Verteilung von Inhalten auf Folien                            0 bis 5 Punkte 

3.    Präsentationskompetenz und Rhetorik (max. 20 Punkte) 

·         Korrekte und kohärente Präsentation der Inhalte (Layout, 

Texte, Rechtschreibung, Illustrationen)                                                             0 bis 10 Punkte 

·         Sprache und Fluss                                                                                                 0 bis 10 Punkte 

4.    Fachgespräch (max. 15 Punkte) 

·         Beantwortung von Fragen und Argumentation                                 0 bis 10 Punkte 

·         Eigenständig Zusammenhänge erkennen                                              0 bis 5 Punkte 

Bewertungsschlüssel 

100 – 92 Punkte:            Note 1 = sehr gut 

unter 92 – 81 Punkte: Note 2 = gut 

unter 81 – 67 Punkte: Note 3 = befriedigend 

unter 67 – 50 Punkte: Note 4 = genügend 

unter 50 Punkte:            Note 5 = nicht genügend 

Kundenorientiertes Qualitätsmanagement 

Der Nachweis der Qualifikation erfolgt durch eine Überprüfung des Lernerfolgs. Diese umfasst eine mehrstündige Projektarbeit, in der die erlangten Fähigkeiten integriert werden, eine Präsentation mittels Pitch und ein Fachgespräch. Nach erfolgreichem Abschluss der kommissionellen Prüfung stellt der Veranstalter ein Zertifikat aus. Gemäß dem Modulprinzip können bereits erbrachte Teilqualifikationen anerkannt werden, sofern sie dem Curriculum entsprechen. Die Zertifizierung der BioIng GmbH nach ISO 21001:2018 und EN ISO 9001:2015 bedeutet, dass die Kurs- bzw. Lehrgangsteilnehmer ihre Weiterbildung bei einem zertifizierten und somit qualitativ hochwertigen Bildungsunternehmen absolvieren. 

Die von der BioIng GmbH angebotenen Weiterbildungsprogramme entsprechen internationalen Qualitätsstandards gemäß den Normen ISO 21001:2018 und EN ISO 9001:2015. Diese Standards garantieren hohe Qualität in der Aus- und Weiterbildung. Das privatwirtschaftliche Institut für Weiterbildung der BioIng GmbH fokussiert sich auf transparente Bildungsprozesse und ein kunden- sowie prozessorientiertes Qualitätsmanagement, um eine stetige Verbesserung der Lehrqualität sicherzustellen. 

Methodik 

Grundsätzlich werden die Module als Lehrvorträge durchgeführt. Wenn das Thema es erlaubt, werden die Lehrinhalte durch Gruppenarbeiten aufgelockert. 

Didaktik 

Unsere Lerndienstleistungen sind aufgrund der teilweise gesetzlichen Vorgaben formal strukturiert. Die Lehrinhalte werden aber variabel und situationsabhängig vorgetragen. 

Mittel zur Unterstützung des Lernbedarfs und der Überwachung 

Hardware 

Laptop und/oder Tablet 

Software 

• Office-Paket (v.a. Power Point)
• Zoom/Teams für Webinare

Handout 

• Der Teilnehmer erhält zu Ausbildungsbeginn aktuelle Schulungsunterlagen in Form eines Ordners mit Einzelblattausdrucken.
• Bei Webinaren werden die Seminarunterlagen vorab als PDF-Datei übermittelt.

Lernumgebung 

Die Ausbildungen finden im Seminarraum der BioIng GmbH statt. Zum Unterricht verwendet werden Laptops mit Internetzugang, Großbildschirm mit Internetanschluss und eine Flipchart. Wir versuchen mit der Ausstattung und dem gebotenen Ambiente einer praxisorientierten und kurzweiligen Ausbildung gerecht zu werden. 

Legitimität der erhobenen Daten 

• Name und Adresse des Kunden (Kostenträgers)
• Name und Adresse des Teilnehmers

Datenschutz: Die vom Teilnehmer bekanntgegebenen personenbezogen Daten werden nach den aktuellen Datenschutz-Richtlinien verwaltet. Sämtliche Vorschriften zur rechtmäßigen Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten werden eingehalten. 

Lehrgangstermine 

Der Lehrgang findet zweimal jährlich statt, voraussichtlich im Mai und November. Dies beinhaltet auch die Prüfungstermine am Ende des Lehrgangs. 

Lehrgangszeiten 

Sowohl die Webinare als auch die Präsenzseminare des Lehrgangs werden ganztägig in Modulform durchgeführt, bestehend aus 8 Unterrichtseinheiten à 50 Minuten pro Tag. 

Kurstage 

Der Lehrgang erstreckt sich über zwei Wochenenden, jeweils Freitag bis Sonntag, mit Unterrichtszeiten von 09:00 bis 17:00 Uhr. 

Behinderungen 

Auf Behinderungen wird bei Bekanntgabe durch den Teilnehmer oder Kunden (Kostenträger) Rücksicht genommen. Die angebotenen Seminarräumlichkeiten der BioIng GmbH sind behindertengerecht gestaltet (barrierefreier Zugang, Ausstattung usw.) 

Unterstützung 

• Vor der Lerndienstleistung 

Vor Stattfinden der Lerndienstleistung und nach Eingang der vollständigen Kurskosten 

auf das Geschäftskonto der BioIng GmBH erhalten die Kursteilnehmer vor der Schulung die Seminarunterlagen als PDF-Datei. 

• Während der Lerndienstleistung 

Feedback wird durch die Vortragenden eingefordert. Gegebenenfalls werden Maßnahmen zur Verbesserung ergriffen. 

• Nach der Lerndienstleistung 

Die Referenten fordern proaktiv Feedback an. Das Feedback wird von der Lehrgangsleitung eingefordert und ausgewertet. Basierend auf den Rückmeldungen werden gegebenenfalls entsprechende Maßnahmen zur Steigerung der Qualität und Effektivität eingeleitet. Die daraus resultierenden Erkenntnisse werden im Dokument „Seminarstatistik“ dokumentiert und schrittweise umgesetzt. 

Umgang mit Schwierigkeiten 

Bei auftretenden Problemen wird ein persönliches Gespräch mit den Verantwortlichen, wie den Vortragenden, und den betroffenen Teilnehmern geführt. Basierend auf diesen Gesprächen leitet der Seminarverantwortliche umgehend geeignete Gegenmaßnahmen ein und sorgt für deren schnelle Umsetzung. 

Eignung der Wissensvermittlung für die Lernenden 

Die Angemessenheit der Lehrmethoden wird kontinuierlich durch Feedbackrunden und direkte Gespräche mit den Lernenden während der Schulung überprüft und bei Bedarf angepasst. 

Bewertung 

• Interne Bewertung

       o   Auswertung der Feedback-Bögen der Teilnehmer (siehe Dokumente
            „Seminarstatistik“, „Liste der Dozenten“) 

• Externe Bewertung

       o   Feedback-Bögen der Teilnehmer 

Evaluation 

• Evaluationsziel 

1. Beurteilung des Lehrvortrages
2. Beurteilung des Dozenten
3. Beurteilung der Seminarunterlagen
4. Beurteilung des Lernumfeldes

• Evaluationsverfahren

1.  Objektive Beurteilung durch die jeweiligen Seminarverantwortlichen unter Einbeziehung des Teilnehmer-Feedbacks

• Evaluationsinstrumente

1. Vorgehensweise nach dem Dokument „Arbeitsanweisung, Einstufung, Ampelsystem“
2. Beurteilung der Dokumente „Seminarstatistik“ sowie „Liste Dozenten, Autoren“.

• Evaluationsergebnisse

1. Die Evaluationsergebnisse werden in den Dokumenten „Seminarstatistik“ sowie „Liste Dozenten, Autoren“ dokumentiert.

• Beteiligte an der Evaluation: Seminarverantwortliche
• Kompetenz der Evaluatoren: Die Bewertenden verfügen über fachliche Expertise sowie Erfahrung in Präsentationstechniken und der Erwachsenenbildung.

Feedback von Lernenden: Das Feedback wird laufend während sowie nach der Ausbildung erhoben. 

Dokumentation der Evaluation: Die Dokumentation der Evaluation erfolgt in den Dokumenten „Seminarstatistik“ sowie „Liste Dozenten, Autoren“. 

Zugang zu Evaluationsergebnissen: Geschäftsführung der BioIng GmbH/Institutsleiter 

Neutralitätsgarantie: Es wird sichergestellt, dass die Neutralität in allen Aspekten des Lehrgangs konsequent eingehalten wird. 

Rechtliche Einschränkungen: Im Rahmen der geltenden Gesetze und Normen ergeben sich keine rechtlichen Restriktionen. 

Ethische Aspekte: Der Lehrgang unterliegt keinen ethischen Einschränkungen. Er ist in seiner Ausrichtung und Durchführung ethisch neutral gestaltet. 

Religiöse Aspekte: Es bestehen keine religiösen Beschränkungen für die Teilnahme am Lehrgang. Personen aller Glaubensrichtungen sind willkommen und die Inhalte sind religionsunabhängig. 

Geschlechtsspezifische Aspekte: Der Lehrgang ist geschlechtsunabhängig und steht Personen aller Geschlechter offen. Es gibt keine geschlechtsspezifischen Einschränkungen oder Vorgaben. 

Freigabe:
Die Geschäftsführung der BioIng GmbH erteilt nach Absprache mit den relevanten Akteuren die Freigabe und verpflichtet sich das Curriculum bei etwaigen Änderungen entsprechend anzupassen und neu freizugeben.

Krems, 12.02.2024     GGF Prof. Univ.-Doz. Ing. PhDr. DDr. Hans Schön.